“Obvious” indications for Neural antibody testing in Epilepsy or Seizures: The ONES checklist
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Numerous predictive scores have been developed to help determine which patients with epilepsy or seizures of unknown etiology should undergo neural antibody testing. However, their diagnostic advantage compared to only performing testing in patients with "obvious" indications (e.g., broader features of autoimmune encephalitis, characteristic seizure semiologies) requires further study. We aimed to develop a checklist that identifies patients who have "obvious" indications for neural antibody testing and to compare its diagnostic performance to predictive scores. METHODS: We developed the "Obvious" indications for Neural antibody testing in Epilepsy or Seizures (ONES) checklist through literature review. We then retrospectively reviewed patients who underwent neural antibody testing for epilepsy or seizures at our center between March 2019 and January 2021, to determine and compare the sensitivity and specificity of the ONES checklist to the recently proposed Antibody Prevalence in Epilepsy and Encephalopathy (APE2)/Antibodies Contributing to Focal Epilepsy Signs and Symptoms (ACES) reflex score. RESULTS: One-hundred seventy patients who underwent neural antibody testing for epilepsy or seizures were identified. Seventy-four of 170 (43.5%) with a known etiology were excluded from sensitivity/specificity analyses; none had a true-positive neural antibody. Of the 96 patients with an unknown etiology, 14 (15%) had a true-positive neural antibody. The proportion of false-positives was significantly higher among patients with a known etiology (3/3, 100%) compared to an unknown etiology (2/16, 13%; p = .01). There was no significant difference of the APE2/ACES reflex score compared to the ONES checklist with regard to sensitivity (93% for both, p > .99) or specificity (71% vs. 78%, p = .18) for true-positive neural antibodies. SIGNIFICANCE: Compared to only performing neural antibody testing in patients with epilepsy or seizures of unknown etiology who have "obvious" indications, predictive scores confer no clear diagnostic advantage. Prespecified definitions of what constitutes a true-positive neural antibody is required in future studies to avoid false-positives that can confound results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».